2023-07-17 5页 doc 229KB 2阅读
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李洁,李登刚,曾文亮
(湖南工业大学轨道交通学院,湖南株洲,412007)
随着经济发展及生活水平的进步,大量汽车的出现带来了许多交通问题,如交通拥堵、肇事逃逸等。为解决上述问题,智能交通、车牌识别已成为近年来的发展热点[1-3]。目前在停车场、高速公路,交通路口等领域随处可见车牌识别的应用。我国的普通车牌主要由7个字符的蓝底矩形牌照框构成,根据车牌的特点,设计了一种基于BP神经网络的车牌自动识别算法。该算法由以下几部分构成:车牌图像预处理,车牌区域定位,字符分割,字符识别。可以对国内普通的蓝底7字符车牌进行简单快速有效的识别。
车牌识别算法的
主要分为四个部分:1)图像预处理,2)车牌定位,3)字符分割,4)字符识别。其中图像预处理、车牌定位和字符分割的目的是为了获取车牌的各个字符,然后将得到的车牌字符送入后续模块中进行字符识别,从而得到车牌号码信息,各如图1所示。图1 车牌识别系统总体方案
图像预处理是整个车牌识别算法中的最基础的一步,预处理后的图像结果将关系到后面字符识别部分的准确度。车辆图像预处理[4]的主要作用是突出车牌的主要特征,以及去除图像在成像、传输过程中的噪声等,本文的车辆图像预处理方式如图2所示。